Analyse. Kommunal variation i andelen af jobparate kontanthjælpsmodtagere. 1.marts 2017

Transkript

1 Analyse 1.marts 2017 Kommunal variation i andelen af jobparate kontanthjælpsmodtagere Af Isabelle Mairey, Kristine Vasiljeva og Sebastian Skovgaard Naur I analysen undersøges, hvor stor en del den kommunale variation i andelen af kontanthjælpsmodtagere, som erklæres jobparate, der kan forklares af individuelle faktorer. Med baggrund i denne undersøgelse beregnes antallet af kontanthjælpsmodtagere, der kunne stå til rådighed for arbejdsmarkedet, hvis alle kommuner erklærer kontanthjælpsmodtagere jobparate med den samme hyppighed som kommunerne med den højeste andel jobparate. Beregningerne tager hensyn til kontanthjælpsmodtagernes uddannelseskarakteristika, sundhedsstatus og demografiske karakteristika. Der er stor variation i andelen af kontanthjælpsmodtagere, der erklæres jobparate, på tværs af de danske kommuner. Med et gennemsnit på 52,6 pct. er Høje-Taastrup, Vallensbæk, Vesthimmerland, Albertslund og Ishøj de fem danske kommuner, der har den højeste andel af jobparate. I resten af kommunerne er 30,7 pct. af kontanthjælpsmodtagerne erklæret jobparate i gennemsnit. Kontanthjælpsmodtagernes demografiske karakteristika, uddannelsesstatus, lægebesøg og hospitalsindlæggelser kan langt fra forklare kommunale forskelle i andelen af kontanthjælpsmodtagere, der er vurderet jobparate. Hvis alle kommuner erklærede kontanthjælpsmodtagere jobparate med den samme hyppighed, som de fem kommuner med den højeste andel jobparate, kunne flere kontanthjælpsmodtagere stå til rådighed for arbejdsmarkedet ultimo 2015, når der er korrigeret for individuelle karakteristika. Til sammenligning var kontanthjælpsmodtagere erklæret arbejdsmarkedsparate på dette tidspunkt. Således ville godt 50 pct. af kontanthjælpsmodtagerne være erklæret jobparate i stedet for de nuværende 31,3 pct. 1 Anbefaling: Analysen indikerer, at der eksisterer kommunale forskelle i sagsbehandlernes vurderingspraksis for, om kontanthjælpsmodtagerne erklæres jobparate, idet kommunale forskelle i kontanthjælpsmodtagernes karakteristika kun kan forklare en lille del af va- 1 Det er i analysen tilstræbt at medtage flest mulige individuelle forhold, der kan forklare forskelle i sandsynligheden for at kunne erklæres jobparat. Det kan imidlertid ikke udelukkes, at der kan være yderligere individuelle forskelle, der ikke er medtaget i analysen, som enten kan medvirke eller modvirke at forklare forskellen på tværs af kommuner. Derover er det ikke oplagt, at de fem kommuner med den højeste andel jobparate træffer den optimale beslutning i vurderingen af jobparathed. Som følge heraf er analysen behæftet med usikkerhed og resultaterne bør derfor ikke overfortolkes.

2 riationen i andelen af jobparate. Der vurderes, at yderligere kontanthjælpsmodtagere ville kunne erklæres arbejdsmarkedsparate, hvis den mest aktivistiske praksis blev anvendt af alle. Det strider mod grundlæggende lighedsprincipper, hvis variationer i den kommunale praksis stiller kontanthjælpsmodtagere forskelligt på tværs af landet. Det er i sidste ende et politiske valg, om man finder den ene eller anden praksis mest rimelig, men den bør være ensartet. Kontakt Ledende økonom, ph.d. Økonom Kristine Vasiljeva Isabelle Mairey Tlf Tlf Klik her kri@kraka.org for at angive tekst. ism@kraka.org 2

3 1. Kontanthjælpsmodtageres jobparathed 69 pct. kontanthjælpsmodtagere er ikke jobparate Jobstatus afgøres af sagsbehandlere Baggrund for at være uegnet til at tage et job Kommunal variation i andelen af jobparate Skyldes forskellene demografiske karakteristika? Hvor stor en andel kunne potentielt stå til rådighed? Ultimo 2015 modtog knap borgere i Danmark kontanthjælp. Heraf var 31 pct. erklæret jobparate. 2 Det betød, at langt de fleste kontanthjælpsmodtagere (7 ud af 10) blev betragtet som ikke at være i stand til at stå til rådighed for arbejdsmarkedet. Vurderingen af, om en borger er jobparat, dvs. om borgeren forventes at komme i job inden for en kortere periode eller ej, foretages af kommunens jobcenter. Hvis en borger erklæres jobparat, skal vedkommende stå til rådighed for arbejdsmarkedet og aktivt søge job. Hvis borgeren ikke erklæres jobparat, men i stedet aktivitetsparat, betyder det, at vedkommende ikke vurderes at være i stand til at påtage sig et arbejde uden en styrkende indsats fra kommunen. Der kan være flere grunde til, at en borger vurderes ikke-jobparat eller ikke-aktivitetsparat, jf. lov om en aktiv beskæftigelsesindsats. 3 I praksis kan det fx skyldes misbrug, psykiske eller fysiske lidelser. En undersøgelse fra 2011 viste, at de ikke-jobparate kontanthjælpsmodtagere i 2007 i gennemsnit havde mindre end fire års erhvervserfaring og over tre års forløb på overførselsindkomster. Samtidig havde omkring 70 pct. af de ikke-jobparate kontanthjælpsmodtagere kun folkeskolen som højeste fuldførte uddannelse. Undersøgelsen viste også, at over 80 pct. af de ikke-jobparate kontanthjælpsmodtagere havde en række sundhedsforhold, der stod i vejen for beskæftigelse. 4 På trods af nationale retningslinjer for, hvornår en borger er jobparat, varierer andelen af jobparate imellem de forskellige kommuner på landsplan. Ultimo 2015 varierede andelen af jobparate fra 20 til 55 pct. på tværs af kommuner. 5 I analysen undersøges det, hvorvidt kommunal variation i andelen af jobparate kontanthjælpsmodtagere kan forklares ud fra deres demografiske karakteristika såsom alder, køn, ikke-vestlig oprindelse, civilstatus, deres uddannelsesniveau, og deres sundhedsstatus, afspejlet i kontanthjælpsmodtagernes besøg til læger og indlæggelser. Herefter undersøges det, hvor stor en andel af kontanthjælpsmodtagerne, der potentielt kunne stå til rådighed for arbejdsmarkedet, hvis alle kommuner erklærede dem jobparate med samme hyppighed som de fem kommuner med den højeste andel jobparate, når der tages højde for forskelle i demografiske og sundhedsmæssige karakteristika samt uddannelsesstatus. 2. Demografiske karakteristika og kommunale variationer i jobparathed Over 20 pct. point flere jobparate i fem af kommunerne I 2015 havde de fem kommuner med den højeste andel jobparate i gennemsnit 53 pct. jobparate kontanthjælpsmodtagere. Det drejede sig om Høje-Taastrup, Vallensbæk, Vesthimmerland, Albertslund og Ishøj. Til sammenligning var gennemsnittet i de resterende kommuner på 31 pct. En oversigt over rangeringen af kommuner efter andelen af jobparate opdelt på fraktiler er vist i Figur 1a. 2 Egne beregninger fra DREAM. Kun job- eller aktivitetsparate personer inkluderet i analysen. Modtagere af integrationsydelse, kontanthjælp og uddannelseshjælp under integrationsloven er ikke medregnet. Se Boks 1 for udvidet beskrivelse af data grundlag og metodologi. 3 Beskæftigelsesministeret. Styrelsen for Arbejdsmarked og Rekruttering j.nr. 16/ Skipper, Lars. (2011): Systematisk registerbaseret kortlægning af sundhedsproblemerne blandt de svageste kontanthjælpsmodtagere. 5 Dette stemmer med resultaterne fra en deskriptiv analyse på tal fra 2015, som viste, at der på trods af ens rammevilkår, var stor forskel på kommunernes vurderinger af kontanthjælpsmodtagernes arbejdsevne: Dem, der modtager uddannelseshjælp, integrationsydelse, eller kontanthjælp under integrationsloven er ikke medtaget i denne analyse. Det kan give nogle afgivelser i tal. 3

4 Figur 1 Rangering af kommuner på fraktiler efter andelen af jobparate kontanthjælpsmodtagere ultimo 2015 a) Ukorrigeret b) Korrigeret for demografi, uddannelsesniveau og sundhedsstatus 1 Anm.: Kilde: 1) korrigeret for borgernes alder, køn, civilstatus, oprindelse, uddannelsesniveau og sundhedsstatus. Kommunerne er i figuren rangeret så den 1/5 af kommunerne med den højeste andel af jobparate kontanthjælpsmodtagere ligger i den øverste fraktil, mens den næste 1/5 ligger i den næstøverste fraktil osv. Kommuner, der er markeret med hvid, har under 100 kontanthjælpsmodtagere, og indgår derfor ikke i analysen, jf. Boks 1. Egne beregninger baseret på Danmarks Statistiks registerdata Både nationale og regionale forskelle i andel jobparate Demografi er ikke årsag til forskelle i jobparathed Generelt er andelen af jobparate kontanthjælpsmodtagere højest på Sjælland. Dog er variationen i hovedstadsområdet markant. På trods af korte fysiske afstande, er andelen af jobparate i Københavns kommune, Hvidovre og Brøndby væsentligt mindre end i Frederiksberg kommune samt Gladsaxe og Glostrup. Selv blandt kommuner med samme rammevilkår, er der variationer. Fx er andelen af jobparate i Albertslund på 52 pct. i forhold til 26 og 22 pct. i hhv. Brøndby og København, selvom de er at finde i samme kommuneklynge på kontanthjælpsområdet i I Figur 1b ses rangeringen efter andelen af jobparate på tværs af kommuner korrigeret for demografiske karakteristika for kontanthjælpsmodtagere i de enkelte kommuner. 7 Det betyder, at andelen af jobparate er beregnet under antagelsen, at personerne i hver kommune har samme karakteristika. Disse karakteristika er køn, uddannelsesstatus, civilstatus, alder, ikke-vestlig oprindelse, samt sundhedsoplysninger om antal lægebesøg, indlæggelser og sengedage på hospitalet. Det er vigtigt at tage hensyn til kontanthjælpsmodtagernes karakteristika i kommunerne, da kommuner, der f.eks. har flere syge kontanthjælpsmodtagere forventes at have flere, der erklæres ikke-jobparate. Som det fremgår, udligner korrektionen ikke variationer imellem andelen af jobparate i de forskellige kommuner markant. 8 6 Kommuner med ens rammevilkår og hvis befolkning ligner hinanden på en række forhold placeres i samme kommuneklynge. Jobindsats (2014). Kommuner med samme rammevilkår klynger for jobcentre fra 1. januar 2014 : 7 Se Tabel 2 i Appendiks for forskelle i sammensætningen af kontanthjælpsmodtagere i de fem kommuner med den største andel jobparate, og i resten af kommunerne. 8 Kontaktpersonen i Jobcenteret i Aarhus kommune har derover afvist, at den kommunale ledighed indgår i vurderingen af jobparathed, da vurderingen om, hvorvidt personen kan klare sig på arbejdsmarkedet, baseres udelukkende på personens karakteristika. 4

5 Kan skyldes forskelle i vurderingspraksis Forbehold Det, at forskelle i andelen af jobparate ikke kan forklares ud fra kontanthjælpsmodtagernes karakteristika, indikerer, at der eksisterer kommunale forskelle i sagsbehandlernes vurderingspraksis. Ifølge nuværende regler, skal en person erklæres jobparat, hvis personen vurderes at være i stand til at påtage sig et ordinært arbejde, som gør pågældende i stand til at forsørge sig selv inden for tre måneder. Denne vurdering udføres af sagsbehandlere i kommunerne, uden at der eksisterer strikse ensrettede regler for vurderingen 9. Det kan give variation i, hvorvidt den samme kontanthjælpsmodtager vil vurderes jobparat afhængigt af, hvilken kommune personen bor i, og hvilken sagsbehandler personen får tildelt. Resultatet skal fortolkes med det forbehold, at alle relevante kontanthjælpsmodtageres karakteristika antages at være medtaget i analysen. 10 Hvis f.eks. lægebesøg og indlæggelser ikke opfanger al variation i kontanthjælpsmodtagernes sundhedsstatus, vil en del af den kommunale variation i, hvor mange der erklæres jobparate, skyldes netop dette. 3. Hvor mange kontanthjælpere kunne potentielt være til rådighed 50,7 pct. kunne potentielt vurderes jobparate Endnu flere hvis der kun betinges på sundhedsstatus Til at vurdere hvor stor andel kontanthjælpsmodtagere kunne erklæres jobparate, hvis alle kommuner erklærede kontanthjælpsmodtagere jobparate med den samme hyppighed som de fem kommuner med den højeste andel jobparate, anvendes Propensity Score Matching (PSM). PSM-metoden giver mulighed for at beregne den potentielle andel jobparate blandt kontanthjælpsmodtagere efter, at der bliver korrigeret for kommunale forskelle i kontanthjælpsmodtagernes karakteristika. Se Boks 1 for flere detaljer. Resultaterne fra PSM-analysen fremgår af Tabel 1. Hele 50,7 pct. af kontanthjælpsmodtagerne kunne stå til rådighed for arbejdsmarkedet ultimo 2015, når der tages højde for kommunal variation i kontanthjælpsmodtagernes alder, køn, civilstatus, ikke-vestlig oprindelse, uddannelses- og sundhedsstatus, jf. række E. i Tabel 1. Demografiske karakteristika og uddannelsesniveau bør ikke i sig selv have betydning for, om en person kan erklæres jobparat. Det vil derfor være udtryk for uens praksis i kommunerne, hvis sådanne karakteristika får direkte betydning for, om en person erklæres jobparat. På den anden side kan disse variable fungere som proxyer for individuelle sundhedskarakteristika, der ikke opfanges i de medtagede sundhedsdata. Eksempelvis kan en ældre person have større sandsynlighed for at være nedslidt og derfor være ikke-jobparat selvom uden at dette nødvendigvis er afspejlet i vedkommendes brug af sundhedsvæsnet. Dette er årsagen til, at disse karakteristika medtages i estimationen. Det kan dog føre til, at variationen i praksis på tværs af kommuner er usikker. Omvendt kan der selv når disse variable medtages i estimationen, være relevante forhold, der ikke er med. Også dette kan føre forøge usikkerheden på resultaterne. Hvis der kun kontrolleres for sundhedsvariable, kunne en endnu større andel kontanthjælpsmodtagere stå til rådighed på arbejdsmarkedet, jf. Tabel 1. Dette skyldes, at kontanthjælpsmodtagerne i de fem kommuner med den højeste andel jobparate har flere indlæggelser og besøg til læger end jobparate i andre kommuner Bekendtgørelse om en aktiv beskæftigelsesindsats Eller, at medtaget karakteristika udgør en god approksimation for relevante observerbare og uobserverbare kontanthjælpsmodtagernes karakteristika, der kan påvirke deres jobparathed. 11 Egne beregninger, fremsendes efter anmodning. 5

6 Tabel 1 Estimeret andel kontanthjælpsmodtagere, der kunne være jobparate, 2015 Ultimo 2015 A. Andel kontanthjælpsmodtagere, der står til rådighed for arbejdsmarkedet i de fem kommuner med flest jobparate kontanthjælpsmodtagere B. Andel kontanthjælpsmodtagere, der står til rådighed for arbejdsmarkedet i de øvrige kommuner C. Ekstra andel kontanthjælpsmodtagere, der vil stå til rådighed for arbejdsmarkedet i de øvrige kommuner, når der korrigeres for forskelle i kontanthjælpsmodtagernes demografiske karakteristika, uddannelses- og sundhedsstatus D. Ekstra andel kontanthjælpsmodtagere, der vil stå til rådighed for arbejdsmarkedet i de øvrige kommuner, når der korrigeres for forskelle i kontanthjælpsmodtagernes sundhedsstatus (B+C). Potentiel andel jobparate til rådighed i de øvrige kommuner, når der korrigeres for forskelle i kontanthjælpsmodtagernes demografiske karakteristika, uddannelses- og sundhedsstatus (B+D). Potentiel andel jobparate til rådighed i de øvrige kommuner når der kun korrigeres for forskelle i kontanthjælpsmodtagernes sundhedsstatus E. Potentiel andel jobparate til rådighed på landsplan når der korrigeres for forskelle i kontanthjælpsmodtagernes demografiske karakteristika, uddannelses- og sundhedsstatus F. Potentiel andel jobparate til rådighed på landsplan når der kun korrigeres for forskelle i kontanthjælpsmodtagernes sundhedsstatus ---pct ,6 30,7 19,9 24,1 50,6 54,7 50,7 54,7 Anm.: Kilde: Job- og aktivitetsparate individer på kontanthjælp ultimo Se Boks 1 for datagrundlag og analysemetode. De fem kommuner med den højeste andel jobparate kontanthjælpsmodtagere er Høje-Taastrup, Vallensbæk, Vesthimmerland, Albertslund og Ishøj. Der tages højde for kontanthjælpsmodtagernes alder, køn, civilstatus, ikke-vestlig oprindelse, uddannelsesstatus, antal besøg til almen- og speciallæge, antal og varighed af hospitalsindlæggelser. Egne beregninger baseret på Danmarks Statistiks registerdata. Potentielt flere jobparate Givet, at alle jobparate faktisk er i stand til at arbejde Ultimo 2015 var der job- og aktivitetsparate kontanthjælpsmodtagere. Ifølge skønnet, baseret på flest mulige karakteristika, vil godt 50 pct. af kontanthjælpsmodtagerne potentielt kunne stå til rådighed på arbejdsmarkedet, svarende til personer, mens kun faktisk blev erklæret jobparate. Det vil være en anseelig forøgelse af arbejdsstyrken. Beskætigelseseffekterne er dog uklare, da det, at en kontanthjælpsmodtager erklæres jobparat ikke nødvendigvis er ensbetydende med at vedkommende kommer i beskæftigelse. Det er ikke nødvendigvis kommunerne med den højeste andel af jobparate kontanthjælpsmodtagere vurderer jobparathed på den mest hensigtsmæssige måde. Det er selvfølgelig samfundsmæssigt ineffektivt, hvis nogle af personerne på passiv overførsel potentielt kunne arbejde. Samtidig er det uhensigtsmæssigt, hvis dem, som f.eks. er åbenlyst syge, tvinges ud på arbejdsmarkedet. De personer, som arbejdskraftreserven potentielt kan forøges med, er altså fundet under antagelsen, at de fem kommuner med den højeste andel jobparate kontanthjælpsmodtagere vurderer jobparathed korrekt. 12 Der kan dog i praksis næppe opstilles en objektivt korrekt grænse for, om en kontanthjælpsmodtager med givne sundhedskarakteristika bør erklæres jobparat eller ej. Dette gør i sidste ende kriterierne for jobparathed til et politisk valg. 12 Det er derudover muligt, at arbejdsstyrken kan forøges yderligere, hvis de fem kommuner med den største andel jobparate undervurderer antallet af jobparate i kommunen. 6

7 Boks 1 Datagrundlag og analysemetode Populationen er identificeret på baggrund af information fra DREAM-databasen omkring visitationskategori for danske borgere ultimo Der anvendes personer, der er klassificeret som jobparate eller aktivitetsparate. Dvs., at modtagere af uddannelseshjælp ikke er medtaget i analysen, da de først forventes at opnå en erhvervskompetencegivende uddannelse frem for at søge job. Modtagere af integrationsydelse og kontanthjælp under integrationsloven er ligeledes udelukket, da analysen fokuserer på modtagere af den almindelige kontanthjælpsydelse. Oplysninger omkring observerbare personkarakteristika i form af alder, køn, civilstatus, oprindelsesland og bopælskommune er tilgængelig fra Danmarks statistiks befolkningsregister (BEF). Disse er blevet koblet med oplysninger omkring højest fuldførte uddannelse i 2015 fra Danmarks statistiks register over befolkningens uddannelse (UDDA). Oplysningerne om antallet af lægebesøg til almen- og speciallæge i 2015 blev indsamlet fra sygesikringsregistret for kontakter (SSKO). Oplysningerne om antallet og varigheden af indlæggelser blev indsamlet fra landspatientregistret for indlæggelser året før (LPRPOP). Lægebesøg og hospitalsindlæggelser anvendes som proxy for kontanthjælpsmodtagernes sundhedsstatus. Analysen har i teorien et kontrafaktisk fundament. Der estimeres et potentielt udfald (jobparathed) for kontanthjælpsmodtagere, hvis alle kommuner erklærede kontanthjælpsmodtagere jobparate med samme hyppighed, som de fem kommuner med den højeste andel jobparate (Høje-Taastrup, Vallensbæk, Vesthimmerland, Albertslund og Ishøj). Propensity Score Matching (PSM) på mest lignende observation (nearest neighbour) anvendes til at korrigere for forskelle i kontanthjælpsmodtagernes observerbare karakteristika på tværs af kommunerne, således at karakteristika for kontanthjælpsmodtagere i de fem kommuner med den højeste andel af jobparate er sammenfaldende med karakteristika for kontanthjælpsmodtagere i de resterende kommuner. Forskelle i kontanthjælpsmodtagernes karakteristika formindskes betydeligt, efter at PSM bliver anvendt, jf. Tabel Herved estimeres en gennemsnitlig effekt på jobparathed af at bo i en af de fem kommuner med den højeste andel jobparate, som et udtryk for den kontrafaktiske situation. En forudsætning for estimaternes validitet er, at alle relevante faktorer, der kan påvirke både hvilke kommunen personen bor i og om personen er jobparat, er medtaget i analysen. I nærværende analyse, skal man være opmærksom på, at populationen kan ændre sig fra uge til uge grundet fraflytninger, samt hyringer og fyringer. Der er dog ingen indikationer på, at det skulle være tale om systematiske ændringer på kommuneniveau. I analysen medtages kun kommuner med flere end 100 kontanthjælpsmodtagere. Det betyder at Fanø, Læsø, Ærø og Samsø ikke er medtaget i analysen. 13 Caliper matching giver lignende resultater, der kan fremsendes efter anmodning. 7

8 4. Appendiks Tabel 2 PSM-korrektion for den demografiske sammensætning af borgere på kontanthjælp, ultimo 2015 Oprindelige populationer af kontanthjælpsmodtagere Bosat i en af de fem kommuner med den højeste andel af jobparate Bosat i en anden kommune Pct. bias År Alder 43,69 43,64 0,50 Mand 0,47 0,52-9,80 Gift 0,37 0,22 32,70 Ikke-vestlig baggrund 0,51 0,28 49,70 Ungdomsuddannelse 0,04 0,06-10,00 Erhvervsuddannelse 0,21 0,24-7,40 Videregående uddannelse 0,05 0,08-13, Antal Konsultationer hos alment praktiserende læge 8,83 9,46-6,60 Konsultationer hos speciallæge 2,70 2,30 6,50 Heltidsindlæggelse på hospitalet 0,18 0,17 4,50 Ambulant behandling 0,43 0,45-4,00 Under 5 sengedage på hospitalet 0,15 0,13 6,30 Over 5 sengedage på hospitalet 0,04 0,04-2,30 Populationer af kontanthjælpsmodtagere efter PSM korrektion Bosat i en af de fem kommuner med den højeste andel af jobparate Bosat i en anden kommune Pct. bias År Alder 43,69 43,70-0,10 Mand 0,47 0,47 0,00 Gift 0,37 0,37 0,00 Ikke-vestlig baggrund 0,51 0,51 0,10 Ungdomsuddannelse 0,04 0,04 0,00 Erhvervsuddannelse 0,21 0,21 0,00 Videregående uddannelse 0,05 0,05 0, Antal Konsultationer hos alment praktiserende læge 8,83 8,72 1,20 Konsultationer hos speciallæge 2,70 2,56 2,20 Heltidsindlæggelse på hospitalet 0,18 0,18 0,00 Ambulant behandling 0,43 0,43 0,00 Under 5 sengedage på hospitalet 0,15 0,15 0,00 Over 5 sengedage på hospitalet 0,04 0,04 0,00 Anm.: Kilde: Job- og aktivitetsparate individer på kontanthjælp ultimo Se Boks 1 for datagrundlag og analysemetode. Egne beregninger baseret på Danmarks Statistiks registerdata. 8

9 Tabel 3 PSM-korrektion for helbredsmæssige karakteristika blandt borgere på kontanthjælp, ultimo 2015 Oprindelig population af kontanthjælpsmodtagere Bosat i en af de fem kommuner med den højeste andel jobparate Bosat i en anden kommune Pct. bias Konsultationer hos alment praktiserende læge Antal ,83 9,46-6,60 Konsultationer hos speciallæge 2,70 2,30 6,50 Heltidsindlæggelse på hospitalet 0,18 0,17 4,50 Ambulant behandling 0,43 0,45-4,00 Under 5 sengedage på hospitalet 0,15 0,13 6,30 Over 5 sengedage på hospitalet 0,04 0,04-2,30 Populationer af kontanthjælpsmodtagere efter PSM korrektion Bosat i en af de fem kommuner med den højeste andel jobparate Bosat i en anden kommune Pct. bias Konsultationer hos alment praktiserende læge Antal ,83 8,83 0,00 Konsultationer hos speciallæge 2,70 2,69 0,00 Heltidsindlæggelse på hospitalet 0,18 0,18 0,00 Ambulant behandling 0,43 0,43 0,00 Under 5 sengedage på hospitalet 0,15 0,15 0,00 Over 5 sengedage på hospitalet 0,04 0,04 0,00 Anm.: Kilde: Job- og aktivitetsparate individer på kontanthjælp ultimo Se Boks 1 for datagrundlag og analysemetode. Egne beregninger baseret på Danmarks Statistiks registerdata. 9